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hmm模型matlab代码ADHSMM MATLAB代码显示了基于机器人持续时间隐藏的半马尔可夫模型（ADHSMM）构建并控制机器人操纵器的简单示例。 这些代码中给出的模型，算法和结果是旨在学习主动和被动协作机器人行为的项目的一部分。 描述 - demo_ADHSMM_logDuration01 This code implements an adaptive duration hidden semi-Markov model whose duration probabilities are represented by conditional log-normal distributions. The user can: 1. Define the number of states of the model 2. Set if the state sequence reconstruction considers the observations or only the duration information 3. Choose different patterns of

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零售业经历了重大过去十年的转型，到2019年底，亚马逊预计会看到自己的份额占美国电子商务市场总量的52.4％，高于2018年占48％占比超过5％根据所有美国线下和在线销售的总和。消费者态度，消费者喜好以及持续的技术进步，亚马逊了解新兴市场客户的期望和需求。 2019年Amazon消费者行为报告提供了一个详细查看成浏览和购买习惯不止2,000名在亚马逊上购物的美国消费者最近两年。通过这些数据的分析，零售商和品牌商可激发消费者的行为和需求，并采取可行的策略来有效利用亚马逊平台并创造未来的高价值机会。

Matlab集成的c代码泰勒冰川14C数据的马尔可夫链蒙特卡罗算法 此自述文件提供了用MATLAB编写的Markov Chain Monte Carlo（MCMC）算法的基本描述。 MCMC方法用于通过μ子约束宇宙成因14C生产模型中的两个参数。 为简单起见，使用MCMC方法优化的两个模型参数是“ fneg ”和“ ffast ” –负μon捕获和快速μonReact的相应缩放因子，其深度相对恒定。 MCMC方法旨在根据给定的观测值优化这两个参数-在这种情况下，这表示从钻探的冰芯获得的7个独特深度水平（6.85m，15m，19.5m，40m，51m，61.5m，72m）中的14个总计14C测量值在南极的泰勒冰川。 档案说明 外部资料一种。 flowpath_MC.mat –包含1000个流路径的池（请参阅第1节） b。 flowpath_trim.mat –包含没有撞到基岩中的流路（请参阅第2节） C。 P_neutron.mat –中子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） d。 P_muon.mat –蒙子的生产率与深度的函数关系（请参阅第3节） e。 all_data.mat

为了利用测井信息识别潘庄地区的沉积特征,通过对潘庄区块钻井取芯和测井等资料的分析,建立了潘庄区块的山西组沉积微相模式。在此基础上,提取出已知沉积微相的自然伽马测井曲线的特征参数,运用MATLAB中的BP神经网络模型,把所提取的特征参数作为训练样本,运用所得网络模型对其他井的沉积微相进行解释。

灰色马尔可夫预测模型是将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合建立的预测模型，它不仅充分发挥了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的优点，而且因为马尔可夫链理论的引入，有效地解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低问题。首先建立GM（1，1）灰色动态拟合模型，并以此作为工业SO2排放量发展变化的动态基准线模型，在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵，通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差等指标的分析计算，最终以概率形式分析和预测工业SO2排放量的发展变化区间。理论分析和实践都表明，该

马石安编写的清华大学出版面向对象程序设计教案。·